1.1、BGE-Large BAAI 的嵌入模型将文本映射为向量。 FlagEmbedding 能够将任何文本映射为低维密集向量,可用于检索、分类、聚类或语义搜索等任务。此外,它还可用于大型语言模型的向量数据库中。 1.2、BGE-M3 bge-m3 BGE-M3是BAAI开发的一个新模型,具有多功能、多语言、多粒度等特点。 BGE-M3基于XLM-RoBERTa架构,...
我在ollama官网搜索bge-large-zh-v1.5，pull到本地了下载量最高的，但是要如何运行呀？我使用ollama...
🔥访问 https://ollama.com/ → 精准锁定[Models]→ 搜索框输入[bge-m3] → 复制右侧ollama run 命令!一行代码搞定安装 🔥在终端暴力执行这条暗网级参数命令，强拽bge-m3模型。#注意docker exec -it ollama为固定，表示在ollama容器执行命令#ollama pull bge-m3(上个步骤复制的命令）docker exec -it o...
#注意docker exec -it ollama为固定,表示在ollama容器执行命令 #ollama pull bge-m3(上个步骤复制的命令) docker exec -it ollama ollama pull bge-m3⚠️保持终端联网千万别手贱关窗口!→ 死死盯着这个进度条 → 闪现 Success ✨才是真正成功!验证模型是否生效 ...
import http.server import socketserver import urllib.parse from FlagEmbedding import FlagModel # 设置HTTP服务的端口号 HOST = '0.0.0.0' PORT = 8800 # 读取模型 model_zh = FlagModel('ZH\\bge-large-zh', use_fp16=True) model_en = FlagModel('EN\\bge-large-en', use_fp16=True) model_m3...
中文语义向量综合表征能力评测 C-MTEB 的实验结果显示(Table 1),BGE中文模型(BGE-zh)在对接大语言模型最常用到的检索能力上领先优势尤为显著,检索精度约为 OpenAI Text Embedding 002 的1.4倍。 Table 1. 中文语义向量综合表征能力评测(C-MTEB) 注:Model Size一列中Base ~100M,Large ~300M,XXL ~11BBGE w....
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bge-reranker-large https://huggingface.co/BAAI/bge-reranker-large 👍 3 wwjCMP closed this as completed Apr 14, 2024 wwjCMP reopened this Apr 14, 2024 wwjCMP changed the title Support bge-large-zh-v1.5 and bge-reranker-large Support bge-reranker-large Apr 14, 2024 wwjCMP closed...
中文语义向量综合表征能力评测 C-MTEB 的实验结果显示(Table 1),BGE中文模型(BGE-zh)在对接大语言模型最常用到的检索能力上领先优势尤为显著,检索精度约为 OpenAI Text Embedding 002 的1.4倍。 Table 1. 中文语义向量综合表征能力评测(C-MTEB) 注:Model Size一列中Base ~100M,Large ~300M,XXL ~11BBGE w....
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